下面提供一个完整的攻略来实现Python实现PDF文字识别提取并写入CSV文件的功能。

步骤一：安装必要的Python库

为了实现PDF文字识别提取并写入CSV文件的功能，我们需要使用Python的第三方库，包括：pdfminer.six、PyPDF2、tesseract、pandas等。首先我们需要在终端执行以下命令，安装必要的Python库：

pip install pdfminer.six
pip install PyPDF2
pip install pytesseract
pip install pandas

步骤二：将PDF文件转为文本格式

执行以下Python代码，在Python的终端或者编译器中实现将PDF文件转为标准文本格式：

import PyPDF2

file_pdf = open('example.pdf', 'rb')
pdf_reader = PyPDF2.PdfFileReader(file_pdf)

with open('example.txt', 'w') as f:
    for page_num in range(pdf_reader.numPages):
        page = pdf_reader.getPage(page_num)
        f.write(page.extractText())

代码中example.pdf是PDF文件的路径，example.txt是你要生成的文本文件的路径。你可以根据你自己的需求修改路径信息，以确保代码可以运行。

步骤三：将文本文件中的文字识别提取

接着我们使用OCR技术将文本文件中的文字识别提取。在Python终端或者编译器中编写以下代码：

import pytesseract

text = pytesseract.image_to_string('example.txt')
print(text)

这里我们使用pytesseract库，它可以将文本串转为电子文本的OCR技术。例在代码中查找匹配识别，如果在这一步里识别不太准确的话，可以尝试调整相关的参数，来优化识别效果。

步骤四：将提取的文字写入CSV文件

最后一步是将提取的文字写入CSV文件中。我们需要使用到pandas库中自带的to_csv函数，实现将数据写入CSV文件。我们可以编写以下Python代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'text': [text]})
df.to_csv('example.csv', index=False)

如果你需要写入多个字典数据，那么可以使用以下代码：

import pandas as pd

data = [
    {'id': 1, 'text': '文档1'},
    {'id': 2, 'text': '文档2'}
]

df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv('example.csv', index=False, header=True)

以上就是Python实现PDF文字识别提取并写入CSV文件的完整攻略了。

示例说明1：如果你有一个名为 example.pdf 的测试文件，你可以使用以上的Python代码将其转为文本文件，提取其中的文字，然后将文字保存为CSV文件来进行验证。

示例说明2：如果你需要批量处理PDF文档，可以使用Python的for循环语句遍历文件夹中的PDF文件，并在每个PDF文件上执行以上步骤，实现批量处理。